package com.burges.net.ml.dataPreHandle

import org.apache.flink.api.scala.{DataSet, ExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.ml.common.LabeledVector
import org.apache.flink.ml.preprocessing.MinMaxScaler

/**
  * 创建人    BurgessLee 
  * 创建时间   2020/2/27 
  * 描述      区间缩放
  */
object MinMaxScalerDemo {

	def main(args: Array[String]): Unit = {
		val environment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
		//获取训练数据集
		val trainingDs: DataSet[LabeledVector] = environment.fromElements(LabeledVector(1.2, Vector()))
		//创建MinMax缩放器
		val minMaxScaler: MinMaxScaler = MinMaxScaler()
				.setMax(-1.0)
		//学习给定数据集中的最大值和最小值
		minMaxScaler.fit(trainingDs)
		//将给定的数据集转换成-1到1之间的集合
		val scaledDs: DataSet[LabeledVector] = minMaxScaler.transform(trainingDs)
	}

}
